苹果原本计划在今年推出的iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max两款机型上搭载台积电2nm处理器芯片，现如今可能会将时间推迟12个月至2026年。因此，将于今年下半年发布的iPhone 17系列中或将采用3nm的台积电N3P工艺，而非2nm制程。用不起的台积电2nm工艺目前，台积电已在新竹宝山工厂开始了2nm工艺的试产工作（每月5000片晶圆的小规模生产），初期良率是60%，这意味着有将近40%的晶圆无法使用，每片晶圆的代工报价可能高达3万美元。第一座工厂计划位于新竹县宝山附近，毗邻
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台积电 2nm 三星 AI 英特尔 苹果 高通
1 月 3 日消息，SK 海力士今日宣布将参加于当地时间 1 月 7 日至 10 日在美国拉斯维加斯举行的“国际消费电子产品展览会（CES 2025）”，届时展示面向 AI 的存储器技术实力。据了解，SK 海力士将在 CES2025 展出 HBM、企业级固态硬盘等面向 AI 的代表性存储器产品，也将展示专为端侧 AI 优化的解决方案和下一代面向 AI 的存储器产品。目前，该公司已率先实现量产并向客户供应 12 层第五代 HBM（HBM3E），在此展会将展出公司去年 11 月宣布开发完成的 16 层第五代
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SK海力士 CES 2025 122TB 企业级固态硬盘 AI
AI的背后是算力，算力的尽头是电力。那么，生成式AI到底有多耗电？当下训练AI大模型使用的主流算力芯片英伟达H100芯片，一张最大功耗为700瓦，这意味着运行一小时就要耗电0.7度。以GPT-3为例，据估计其训练过程使用了大约1287兆瓦时（也就是128.7万度）电力。在数据中心领域，传统数据中心的耗能依旧是最大的，但随着生成式人工智能引爆全球，大模型数量激增加上ChatGPT使用率飙升，AI电力消耗大幅增加，推动了数据中心耗电量快速抬升。据《纽约客》杂志披露，OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT日耗
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大模型 核电 AI
刚克服监管阻力被英伟达收购，以色列人工智能（AI）初创公司Run:ai就要将旗下软件开源了。美东时间12月30日周一，Run:ai在自家官网公布，目前仅在基于英伟达系统运行的Run:ai软件将开源。这意味着，AMD和英特尔等英伟达的对手将能获取Run:ai的代码，调整它用于采用英伟达竞品硬件的计算机。Run:ai 表示：“我们渴望在迄今所取得成就的基础上再接再厉，扩大我们优秀的团队，扩大我们的产品和市场覆盖范围。开源软件将让它（软件）能够扩展到整个 AI 生态系统。”Run:ai的软件帮助管理和优化AI硬
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英伟达 AI 软件开源
随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都在积极探索 AI 技术的应用，以便实现产业的智能化转型。在消费类电子产品市场，AI 技术已经成为推动产品创新和市场增长的关键因素，AI 技术的应用不仅能够提升产品的功能水平，还为用户带来了更加便捷、个性化的操作以及使用体验。在家电领域，AI 技术也为产品提供了许多想象空间。恩智浦深耕家电领域，在家电产品中有许多 MCU 的成功案例，应用在家电的控制板、马达驱动、屏幕显示、触摸按键等功能。在人工智能技术飞速发展的今天，恩智浦也没有落下，跟上时代的步伐，推出了带有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡胶囊识别
12 月 27 日消息，“深度求索”官方公众号昨日（12 月 26 日）发布博文，宣布上线并同步开源 DeepSeek-V3 模型，用户可以登录官网 chat.deepseek.com，与最新版 V3 模型对话。援引博文介绍，DeepSeek-V3 是一个 6710 亿参数的专家混合（MoE，使用多个专家网络将问题空间划分为同质区域）模型，激活参数 370 亿，在 14.8 万亿 token 上进行了预训练。多项评测成绩超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等开源模型，
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DeepSeek-V3 AI 大语言模型 人工智能
12 月 25 日消息，清华大学交叉信息研究院长聘副教授、北极雄芯创始人马恺声今日宣布，“启明 935A”芯片成功点亮并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。据介绍，“启明 935A”并不是一颗芯片，而是一个家族系列。通过启明 935 HUB Chiplet 和不同数量的大熊星座 AI Chiplet 配置，结合灵活的封装方式，可快速集成不同性能等级的 SoC 芯片；并可通过高带宽 PBLink 实现多芯互连，双芯方案可支持 128GB/s 双向带宽，四芯方案下支持 64GB/s 双向带宽。对应在下游应
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汽车电子 芯片 启明 935A 自动驾驶
国泰君安证券研报认为，ASIC（专用集成电路）针对特定场景设计，有配套的通信互联和软件生态，虽然目前单颗ASIC算力相比最先进的GPU仍有差距，但整个ASIC集群的算力利用效率可能会优于可比的GPU，同时还具备明显的价格、功耗优势，有望更广泛地应用于AI推理与训练。看好ASIC的大规模应用带来云厂商ROI提升，同时也建议关注定制芯片产业链相关标的。AI ASIC具备功耗、成本优势，目前仍处于发展初期，市场规模有望高速增长。
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AI ASIC
近日，Cloudera发布2025年五大科技趋势预测，揭示了在未来一年生成式AI和AI Agent等创新技术的发展趋势。其中包括生成式AI的应用将趋向务实，AI Agent将在商业决策中发挥重要作用。同时，企业面临着AI生成数据激增的挑战，亟需提升数据治理能力。企业需要强大的数据管理和多云策略来访问、存储和分析数据，从而获取数据的最大价值，充分发挥AI潜力。预测一：生成式AI热度减退，企业将采取更务实的AI策略预计到2025年，企业将在生成式AI应用上分化为两大阵营。一类是已成功应用生成式AI的企业，通过
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Cloudera AI Agent AI智能体
曾经对美中之间不断加速的AI军备竞赛警告的谷歌前CEO艾瑞克．施密特（Eric Schmidt）近日受访时指出，中国人工智能（AI）的快速发展令人惊讶，先前美国AI技术对中国有2~3年的领先优势，现在已缩小至不到1年，而且缩小的速度正在加快。施密特在接受《美国广播公司》（ABC）电视访问时表示，中美之间的竞争已达到关键的转折点，尽管美国目前在人工智能开发方面处于领先地位，但中国已大幅缩小了差距，曾经是2-3年的技术优势已经缩小到不到一年，这标志着中国AI技术能力正在以空前的速度前进，此一新的进展其对全球安
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谷歌 AI
市场研究咨询机构Omdia的最新数据显示，微软已成为英伟达旗舰产品Hopper芯片的最大买家，其购买的数量远远领先于其他科技领域竞争对手。分析师估计，微软今年购买了48.5万颗英伟达「Hopper」架构芯片，是英伟达在美国第二大客户Meta的两倍多，后者购买了22.4万颗。此外，微软也领先于竞争对手亚马逊和谷歌，亚马逊和谷歌分别购买了19.6万颗和16.9万颗Hopper芯片。数据还显示，特斯拉和xAI总共采购的芯片数量要比亚马逊略高一些。自两年前聊天机器人ChatGPT首次亮相以来，大型科技公司相继斥资
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英伟达 AI 芯片
随着人工智能技术的广泛应用，移动产品对内存性能的需求日益增长，尤其需要相较LPDDR5X更为高效的数据处理能力以支撑端侧AI模型的运行。一直悬而未决的LPDDR6标准也进入最终的敲定期，预计到2025年下半年我们有望看到采用新一代LPDDR6的产品上市。此前有报道称，高通第四代骁龙8平台将支持LPDDR6，以进一步提升定制Oryon内核的性能。LPDDR6带来了哪些变化？目前，LPDDR最新的主流版本是LPDDR5（6.4Gbps），于2019年2月发布。之后，业界又陆续发布了小幅更新、改进版的LPDDR
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LPDDR6 AI 内存 CAMM2
近日，谷歌正式发布其最先进的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推动AI智能体（AI Agents）时代的到来。Gemini 2.0具备多项全新功能，包括多模态输出，支持原生图像生成和音频输出，还能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。这些技术突破将全面提升用户在谷歌产品生态中的交互体验。与此同时，谷歌推出了第六代张量处理单元（TPU），即Trillium TPU。这款全新TPU在Gemini 2.0的训练中发挥了关键作用，为其复杂功能提供了强大的计算支持。如今，Tril
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TPU AI
最近这两三年，车圈一直有一股激动人心的暗流涌动。和或主动或被动躺平、安心做系统集成商的本土智能手机厂商不一样，本土车企和方案供应商们拿出了更大的勇气，纷纷将自研的大手伸向了芯片领域。蔚来、小鹏、理想、比亚迪、长城、吉利、Momenta、四维图新、地平线、黑芝麻、芯驰、辉羲智能。。。做汽车芯片的厂商的名字能列出一大串。应该说，胆气非常雄壮，不过，这个世界没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨，这些企业也不会无缘无故地冒着把钱花到刀把上的风险做失败风险极高的芯片。它们到底为何如此痴迷自己做芯片？更重要的，做芯片
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12 月 16 日消息，据新浪财经今日报道，格力电器董事长董明珠在《珍知酌见》 栏目里与新浪财经 CEO 邓庆旭对话时表示格力芯片成功了，从自主研发、自主设计、自主制造到整个全产业链已经完成了。“我觉得最高兴的就是我用这个做这个芯片工厂，没有拿国家一分钱。”格力电器在 2018 年设立全资子公司珠海零边界集成电路有限公司，专注设计开发空调等家电的主控芯片和功率器件芯片。珠海零边界集成电路有限公司官网称，2019 年 10 月，格力自主研发芯片出货量突破 1000 万颗，截至 2020
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